pythonjson文件转txt文件，批处理json文件转换成一个txt文件，_json文件转为txt文件,json格式怎么转换成txt资源-CSDN下载

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在Python编程中，JSON（JavaScript Object Notation）和TXT是两种常见的数据格式。JSON格式用于存储和传输数据，而TXT则是一种简单的文本文件格式。在处理大量JSON数据时，有时我们需要将这些数据转换为TXT文件，以便于分析或进一步处理。本教程将详细讲解如何使用Python批量将JSON文件转换为TXT文件。我们需要了解Python中的`json`模块。这个模块提供了加载（`load`）和保存（`dump`）JSON数据的功能。在我们的场景中，我们首先要加载JSON文件，然后解析其内容，最后将其转换为TXT格式并保存。下面是一个基本的转换过程： 1. 导入必要的库： ```python import json import os ``` 2. 定义一个函数，用于将单个JSON文件转换为TXT文件： ```python def json_to_txt(json_file_path, txt_output_path): with open(json_file_path, 'r', encoding='utf-8') as json_file: data = json.load(json_file) # 从JSON文件加载数据 with open(txt_output_path, 'w', encoding='utf-8') as txt_file: for item in data: # 假设数据是一个列表，每个元素是一个字典 line = '' for key, value in item.items(): line += f'{key}: {value}\n' # 将字典内容转换为TXT格式 txt_file.write(line) ``` 在这个函数中，我们使用`json.load()`方法读取JSON文件并将其内容解析为Python对象。然后，我们遍历每个字典，并将其内容转换为TXT格式的行。 3. 定义批处理函数，处理多个JSON文件： ```python def batch_convert_json_to_txt(input_dir, output_dir): if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) for filename in os.listdir(input_dir): if filename.endswith('.json'): json_path = os.path.join(input_dir, filename) txt_path = os.path.join(output_dir, f'{os.path.splitext(filename)[0]}.txt') json_to_txt(json_path, txt_path) ``` 这个函数会遍历指定目录下的所有JSON文件，调用`json_to_txt()`函数进行转换，并将结果保存到指定的输出目录。 4. 调用批处理函数： ```python input_dir = '源文件夹路径' output_dir = '目标文件夹路径' batch_convert_json_to_txt(input_dir, output_dir) ``` 请确保替换`'源文件夹路径'`和`'目标文件夹路径'`为实际的文件路径。在提供的压缩包文件中，有`json_label.py`和`load_json(1).py`两个Python脚本，它们可能包含了实现这些功能的代码。`123Y-2`和`G2`可能是其他文件或数据，但没有明确指出它们的类型，因此无法在此提供具体的操作指导。如果需要对JSON文件的特定部分进行操作，例如只转换特定字段，可以在`json_to_txt()`函数内进行修改，根据需求提取和转换所需的数据。使用Python的`json`模块，我们可以轻松地将JSON文件转换为TXT文件，尤其适合批量处理。通过调整代码，我们可以根据需要选择转换哪些数据字段，使得数据处理更加灵活和高效。

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python json文件转txt文件，批处理json文件转换成一个txt文件，需要json文件的哪部分只需要对函数做相应的修改即可，输入文件的路径就可以得到想要的结果，方便高效.zip （2个子文件）

123Y-2

load_json(1).py 2KB

json_label.py 3KB

# -*- coding:utf-8 -*- import os import json import cv2 label_pth = "/home/li/pytest/yolt/yang_ship_val/ship_val_labels.txt" img_dir = "/home/li/pytest/yolt/yang_ship_val/val_images" save_dir = "/home/li/pytest/yolt/yang_ship_val/val_vis" def json_label(json_pth,label_pth): with open(json_pth,encoding="utf-8") as f: with open(label_pth,"a+") as fn: d = json.load(f) img_name = d["imagePath"] img_pth = os.path.join(img_dir,img_name) img = cv2.imread(img_pth) h,w,_ = img.shape fn.write(img_name) fn.write(" ") fn.write(str(w)) fn.write(" ") fn.write(str(h)) fn.write(" ") for i in range(len(d["shapes"])): label = d["shapes"][i]["label"] points = d["shapes"][i]["points"] x0 = points[0][0] y0 = points[0][1] x1 = points[0][0] y1 = points[0][1] for j in range(len(points)): x0 = x0 if x0 < points[j][0] else points[j][0] y0 = y0 if y0 < points[j][1] else points[j][1] x1 = x1 if x1 > points[j][0] else points[j][0] y1 = y1 if y1 > points[j][1] else points[j][1] fn.write(str(x0)) fn.write(" ") fn.write(str(y0)) fn.write(" ") fn.write(str(x1)) fn.write(" ") fn.write(str(y1)) fn.write(" ") fn.write(label) fn.write(" ") fn.write("\n") # json_dir = "/home/li/pytest/yolt/yang_ship_val/labels" # for root,_,file_name in os.walk(json_dir): # for name in file_name: # json_pth = os.path.join(json_dir,name) # json_label(json_pth,label_pth) def test_vis(label_pth,img_dir,save_dir): with open(label_pth,"r") as f: for line in f.readlines(): splited = line.strip().split(" ") img_name = splited[0] img_pth = os.path.join(img_dir,img_name) img = cv2.imread(img_pth) for i in range(int((len(splited)-3)/5)): x0 = int(splited[5*i+3]) y0 = int(splited[5*i+4]) x1 = int(splited[5*i+5]) y1 = int(splited[5*i+6]) cv2.rectangle(img,(x0,y0),(x1,y1),color=[0,255,0],thickness=2) save_pth = os.path.join(save_dir,img_name) cv2.imwrite(save_pth,img) test_vis(label_pth,img_dir,save_dir)

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